VISUALIZZAZIONE DI GRANDI DATI CON I NANOCUBI - Gupta, Astha;Majithia, Sachin
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Il concetto di Big Data inizia con la raccolta di una grande quantità di informazioni e la loro interpretazione. La visualizzazione di questi dati è estremamente efficace per presentare le informazioni essenziali. Gli strumenti di scoperta dei big data offrono nuove opportunità di analisi alla comunità della grafica e delle immagini visive. Gli strumenti per la scoperta della conoscenza basati sulla visualizzazione si concentrano sul fronte dei dati massivi: servono alle aziende per esplorare meglio le informazioni e prenderne coscienza. Pertanto, si tende a cercare di visualizzare la…mehr

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Produktbeschreibung
Il concetto di Big Data inizia con la raccolta di una grande quantità di informazioni e la loro interpretazione. La visualizzazione di questi dati è estremamente efficace per presentare le informazioni essenziali. Gli strumenti di scoperta dei big data offrono nuove opportunità di analisi alla comunità della grafica e delle immagini visive. Gli strumenti per la scoperta della conoscenza basati sulla visualizzazione si concentrano sul fronte dei dati massivi: servono alle aziende per esplorare meglio le informazioni e prenderne coscienza. Pertanto, si tende a cercare di visualizzare la conoscenza di grandi dimensioni utilizzando Hadoop. La libreria di pacchetti Hadoop è un framework che consente di distribuire enormi insiemi di conoscenza su cluster di computer. In questo lavoro viene mostrata una tecnica di visualizzazione basata sul concetto di nanocubi, che divide i dati in parti più piccole e li rende più comprensibili. La visualizzazione dei dati avviene in base all'intensità, cioè più tweet ci sono, più denso è il cluster e più efficace sarà la visualizzazione. In base all'intensità, viene data priorità ai dati che saranno visualizzati con un colore scuro rispetto a quelli meno prioritari.
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Autorenporträt
Dr. Astha Gupta arbeitet als Assistenzprofessorin in CSE, Chitkra University, Rajpura, Punjab, Indien. Sie verfügt über mehr als 7 Jahre Lehrerfahrung in einer renommierten Organisation und hat mehr als 12 internationale Veröffentlichungen in renommierten Fachzeitschriften, darunter IEEE xplore, SCOPUS und SCI indexiert. Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich KI und ML.